国企改革对经济增速的提振效应研究，本文主要内容关键词为：国企改革论文,效应论文,提振论文,经济论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
关于中国的国有企业改革，国内外一直有很多讨论和争论，中共十八届三中全会之后，这些讨论和争论进一步升温。经济学界对于国有企业方面也有丰富的研究成果，其中主要集中在如下三个方面：一是实证分析国有企业的经营绩效和市场表现，并与非国有企业比较，这些研究多数都发现国有企业的生产效率相对较低。如刘小玄(1995，2000，2004)对不同时期国有企业与非国有企业的效率进行比较，都发现工业部门国有企业的效率显著较低，Zheng et al.(1998)发现1986-1990年间乡镇企业和集体企业的技术效率要显著高于国有企业，牟俊霖(2012)基于2008年经济普查数据，发现经过前期的改革后国有工业企业的生产效率已经大幅度提高，但这种提高主要得益于规模优势和垄断优势，伍晓鹰(2013)发现国有企业比重大、垄断程度高的能源和基础材料行业TFP增长速度要显著小于竞争更充分的成品/半成品制造行业；二是对国有企业改革的效果进行研究，多数发现国企改革在一定程度上提升了生产效率，如白重恩等人(2006)发现国有企业改制后企业经济效益显著提高，胡一帆等人(2006)则发现国有企业民营化改革后盈利能力和生产率有了大幅度提高；三是研究国有企业效率较低的原因，如张维迎(1995)从委托代理关系的角度分析国有企业的代理成本损失及激励相容问题，Qian & Xu(1998)、Huang & Xu(1998)从决策机制上和软预算约束方面分析国企存在创新效率损失，吴延兵(2012)则认为由于创新具有不同于一般生产的特殊属性，已有的改革并不能解决国企经营者创新收益权和创新控制权的对应，难以避免创新效率损失，陆铭(2003)发现由于政府特别强调国有企业稳定就业的功能，因此国企改革和经营管理受到诸多约束，制约了改革和效率提升。但总体而言，这些研究从范畴和方法上看，都属于微观经济学领域，并没有把国企改革和宏观增长直接联系起来。 我们的研究设想是：对国有企业进行微观经济学范畴的研究，能否与宏观经济学范畴的经济增长之间建立清晰明确的逻辑关系和数量关系？从推理上来讲，如果非国有企业的生产效率更高、市场表现更好，那么将国有企业改革为非国有企业，就应该可以促进经济增长。但是，这仅仅是一种推测。如果我们能够就国有企业改革和经济增长速度之间的关系构建可信的经济模型，并测算出国有企业改革对经济增长速度的影响程度，不但对国有企业研究的已有框架可以有所拓展，而且在当下我国经济增长面临较大下行压力的背景下，可以提供一个全新的“稳增长”政策视角。 实际上，过去几年经济学领域对于国有企业和经济增长的研究已经试图进行这个方向的工作。自从Banerjee & Duflo(2005)对宏观经济增长和微观领域的失衡进行了开创性的研究之后，Hsieh & Klenow(2009)对印度和中国制造业全要素生产率(TFP)的不平衡现象进行了有针对性的分析，得出了一些有说服力的结论。刘瑞明(2010)的研究初步将国有企业与经济增长直接联系起来，他认为国有企业的效率损失包含两种，一是国有企业本身的效率损失，二是由这种效率损失进一步带来的其他效率损失，即由于软预算约束的存在，国有经济会拖累民营企业的发展环境，从而对整个经济体构成“增长拖累”。Brandt & Zhu(2010)的研究更向前跨了一步，该文通过对中国农业、国有非农业、非国有的非农业这三个部门的TFP进行估计，认为如果资本和劳动力在国有和非国有部门完全自由流动的话(本研究没有假设国企改革，因此各部门的生产技术并不改变)，则在从1978年至2007年的29年间，中国的TFP和劳动生产率可以每年提高0.82和1.58个百分点，或者可以在投资率保持在1978年较低水平的情况下，实现与实际相同的经济增长速度。此后，国内外一些经济学家沿着Hsieh & Klenow、Brandt & Zhu等人的研究路径，发表了一些类似的研究成果。不过总体而言，这些研究还没有给出国企改革与经济增长之间的明晰数量关系。 本文的研究无论在研究框架还是研究结论上，都往前迈进了一步。首先，过去的研究多数都是基于非国有企业的TFP增速高于国有企业这一个差别，从而推论将国有企业转型为非国有企业可以促进经济增速，而我们基于微观和宏观数据，分析了国有企业和非国有企业在要素边际生产率、资本配置效率、TFP增长率和溢出效应四个方面的差别，更全面地分析了国企改革影响经济增长的主要机制。其次，我们分析国有部门改革对经济增长的提振作用，不是计算国有部门在过去对经济增速的拖累，而是展望未来，模拟国有企业改革在未来十年以三个不同的速度推进时，分别对各年经济增速的提振程度。最后，无论是Hsieh & Klenow，还是Brandt & Zhu，都只考虑了资本和劳动力可以瞬时流动(相当于一步到位式改革)这样一种最理想的状况，没有考虑更为可行的渐近式改革情形，而本文设定并比较了三种不同的国企改革情景，对实际改革和政策设计更具有参考价值。 本文的安排如下：第一部分是引言；第二部分就国企改革对经济增长的提振机制进行研究；第三部分介绍进行数值模拟的模型特征；第四部分设定三种不同力度的国企改革方案，并就这三种方案对经济增速的提振效果进行模拟比较；最后一部分是结论和政策建议。 二、国企改革影响经济增长的主要机制及数据基础 本文所定义的国企改革，是指国企产权改革，即将国有全资和控股企业改造为非公有资本控股的混合所有制企业，这样的混合所有制企业的经营机制与非国企相当，这种定义的国企改革也符合中共十八届三中全会所确定的方向。 如引言所指出的，已有的研究多数仅从TFP的角度来探究国企对经济增长的影响。考虑到TFP本身在计算中的不确定性问题，也为了从更加全面的视角来审视国企改革的影响，我们首先从资本生产率、资本配置效率、TFP、外溢效应等四个方面，测算国企和非国企之间的差别，从而研究国企改革影响经济增速的主要机制。 (一)国企改革与资本、劳动生产率的关系 在中国现有的统计数据中，有关国企的数据并不全面，因此本文首先对国企的有关数据进行全面收集、估算和整理(具体参见表1下面的数据说明)。①根据数据的可获得性和可靠性，我们以增加值/就业人数、增加值/固定资产净值分别表示劳动生产率和资本生产率。表1是2010年各行业增加值、固定资产净值和就业人数的数据，以及国企和非国企的劳动生产率、资本生产率的比较。 根据分行业数据比较，第一和第二产业的国企资本生产率显著低于非国企。例如2010年，采掘业国企的资本生产率是0.672元(11591/17240)，而非国企是1.67元(10401/6223)，国企的资本生产率是非国企的40.2%(表1)。在30个工业部门的细分行业中，仅“烟草制品业”、“石油加工炼焦及核燃料加工业”和“电力热力的生产和供应业”的国企资本产出率高于非国企，其他27部门的非国企资本生产率都高于国企。关于服务业的资本生产率比较，由于缺乏可靠的行业固定资产净值数据，假设等同于一、二产业的平均效率差异，即国企资本生产率是非国企的44.6%。 由于多数行业国企的资本生产率低于非国企，国企改革后相同资本可以生产更多的产出，这将直接促进经济增长，因而，资本生产率的提高是国企改革提振经济增速的第一个机制。 国企改革对劳动生产率的影响并不确定。虽然从实际情况看，不少国企存在人浮于事的情况，国企改革应该有利于提高劳动生产率。但由于国企多数分布在重资产和垄断程度较高的行业，吸纳就业人数相对较少，而非国企中则存在大量就业人数众多的小微企业，从目前的数据比较看国企的人均产出反而高于非国企(表1)，因此国企改革仅仅从整体数据差异上来理解，反而可能会降低一部分劳动生产率，但如果考虑到国企和非国企在行业分布、企业规模、资本有机构成等方面的差异，国企改革对于劳动生产率的影响应该是正面的。由于分析上存在困难，本文不单独从劳动生产率这个角度做更多研究。 (二)国企改革与资本的动态配置效率 新增投资的在各行业的分布，也即资本在各行业的配置是影响经济增长的重要因素。由于各部门的资本生产率存在不小的差别，因此如果投资主要分布在高效率的部门，则有利于经济增长。相反，如果由于体制等因素，投资不是按照效率原则分布，而是更多配置到低效率部门，将对经济增长会产生不利影响。 数据比较发现，尽管工业部门国企的资本生产率较低，但从投资占营业收入的比重看，我国工业部门中国企的投资强度显著高于非国企。2003-2012年，工业部门国企新增固定资产占营业收入的比重在9.0%—16.4%之间，除2004年以外，每年均高于非国企1.17—7.24个百分点(表2)。国企投资强度高的原因可能有两个，一是国企有较强的获得贷款的能力；二是国企的红利不需要分配给投资者，加上国企有做大做强的考核激励，将资本用于投资的动力更大。 由于国企资本生产率较低，在一个效率最大化的经济中，应该将新增投资更多配置于效率更高的非国企。国企改革可以改善这种由国企过度投资而造成的资本扭曲现象，提高动态资本配置的效率，从而有效促进经济增长。因此，资本动态配置效率的提高是国企改革提振经济增速的第二个机制。
数据来源：①各行业增加值(国企+非国企)数据来自于2010年中国投入产出表，工业部门国企增加值的数据系根据《中国统计年鉴》中2010年国企分行业总产值，按照2010年投入产出表中总产值与增加值的比率估算，“批发零售业”和“居民服务及其他服务业”这两个行业的国企增加值按照国企固定资产原价占全行业固定资产原值的比重，再乘以该行业增加值估算，农业及其他服务业的增加值按照国有企业的主营业务收入(来源于《中国财政年鉴2012》)占投入产出表中各行业总产出的比重，再乘以各行业增加值计算。③国企工业部门分行业固定资产净值数据来源于《中国统计年鉴2011》，国企金融业的固定资产净值数据按全部金融业的90%估计，其他行业国企的固定资产净值根据财政部企业司《2010年度企业财务会计决算数据资料》中分行业的固定资产原值，按照工业部门固定资产净值占原值的比重估算；工业部门分行业固定资产净值数据来自于《中国统计年鉴》中规模以上国有及非国有工业企业的固定资产净值，用规上企业的总产值与2010年IO表中的总产值同比例调整，农业、建筑、住宿和餐饮业、金融业、租赁和商务服务业的固定资产净值根据各行业固定资产投资额，按照永续盘存法进行估计；其他行业的固定资产净值按照国企的资本生产率等于非国企的44.6%推算。④工业部门国企的就业人数来自于《中国统计年鉴2011》，其他行业国企就业数据来自于财政部企业司《2010年度企业财务会计决算数据资料》。各行业全部企业的就业人数根据第六次人口普查资料的分行业就业人数，并结合《中国统计年鉴2012》中2010年的三次就业人数总量进行按比例调整。
(三)国企改革与全要素生产率增长 主要受经济学研究基本范式的影响，以前的经验研究多数从TFP的角度来考察国企是否会拖累经济增速，本文也对工业分行业的国有部门和非国有部门TFP进行了测算比较。我们使用的数据来自于在国内外研究中广泛使用的中国全部国有及规模以上工业企业数据库，时间跨度为1998-2007年。为克服同时性偏差(simultaneity bias)和样本选择偏差(selectivity and attrition bias)，本文参照其他通用方法，采用Olley & Pakes(1996)提出的基于一致半参数估计值方法(简称“OP”方法)估计了国企和非国企分行业的TFP(表3)。⑤ 根据分行业计量结果，1998-2007年间国企的TFP有一个显著的追赶过程，到2007年与非国企已经不相上下。在37个工业大类中⑥，国企的TFP水平低于非国企的行业在1998年有31个，到2002年有28个，而到2007年则只剩下18个(有17个行业国企的TFP更高)。事实上，自1998年起，国家提出国企3年改革和脱困的目标，一大批低效率国企通过各种途径实现了民营化，剩余的国企相对来说拥有较强的实力，并且在卸包袱、补资金和转机制方面取得了较大进展，因此总体上体现出国企TFP提升速度快于非国企的现象。 TFP增速的直接提升应该可以作为国企改革提振经济增速的第三个机制，其他研究中也多将这作为主要机制，但我们的测算发现经过1998年到2007年的十年追赶后⑦，国企TFP已与非国企没有明显差距。这与其他学者已经发表的一些重要研究不太一样。考虑到对TFP的计算存在不少争议，而1998-2007年间国企TFP增长率高于非国企⑧，因此本文没有假设国企改革后会进一步提高这些企业的TFP增长速度，即本文没有包括这一机制对经济增速带来的影响。
(四)国企改革对其他企业的外部溢出效应 积聚效应和随之带来的规模优势是经济增长中的重要现象，随着一个地区企业数量增长和规模扩张，该地区所有企业都会受到由此而带来的益处，也即企业积聚会带来外部溢出效应。理论上，一般都认为集聚效应主要来源于“共享”、“匹配”和“学习”三种机制(Durantou & Puga，2004)。直观上看，这种积聚效应主要来源于两个方面，一是相同行业的企业数量增加，意味着有更多的企业可以互相学习和模仿技术及管理，从而产生学习效应；二是不同行业的企业数量增加，特别是上游行业的企业数量增加，可以为本企业提供更多、更好的原材料和配件选择，也有利于本企业效率提升。但在中国，由于国企和非国企在经营管理模式上的差别，企业产生的外部溢出效应在程度上也有所差别，因此，国企改革不仅可以提高国企本身的生产效率(内部效应)，还可以对其他企业产生正的外部效应(姚洋，1998；刘瑞明和石磊，2010)。
根据计量分析结果(表4)，国企集聚对其他企业产生的外部溢出效应显著低于非国企。例如表4中对国有企业而言(模型1)，县内上游行业中的国有企业数量这一指标的回归系数是-0.037。也就是说，如果上游企业中国企的数量增加1%，会使本企业的TFP降低0.037个百分点，而县内上游行业中非国企的数量增长1%，会使本企业的TFP提高0.035%。而对于非国有企业(模型2)而言，县内上游行业的国企数量增长1%，会使本企业的TFP提高0.005%，但非国有企业数量增长1%，会使本企业TFP提高0.012%。也就是说无论是国有企业还是非国有企业，如果本县范围内上游行业中增加了一家非国有企业，都比增加一家国有企业对本企业带来的外部效应大。 根据表4的回归结果和历年国企及非国企的数量和总产出，可以估计国企改革对其他企业的生产率溢出效应。2012年规模以上工业企业的主营业务收入为92.93万亿元，共有企业数量34.38万家，其中国有控股企业1.79万家，主营业务收入为24.51万亿元。根据简单计算可知，假如当年有5%的国企进行改革，将使非国企的数量增加0.29%，非国企的平均规模提高1.30%。按照表4的结果，将数量和平均规模提高的幅度乘以相应的回归系数，可得国企的TFP将提高0.05个百分点(0.035×0.29+0.141×0.29)，非国企的TFP将提高0.28个百分点。⑩结合本文第四部分对国企改革的数值模拟结果，可以计算出不同改革方案下对工业部门国企和非国企TFP的影响程度(表5)。
根据表4的实证结果和表5的计算可见，由于非国企的正向溢出效应高于国企，当国企改革成非国企之后，尽管企业总数没有增长，但其他企业所能获得的平均正向溢出效应会有所扩大(TFP会提高)，这是国企改革提振经济增速的又一个重要机制。 三、模拟国企改革对提振效果的可计算一般均衡模型(CGE) 为了对国企改革的经济影响进行全面模拟分析，本研究建立了一个反映国企行为特征的可计算一般均衡模型(CGE model)。CGE模型以一般均衡理论为基础，以实际经济数据为期初均衡解，反映了各个市场主体(生产者、消费者、政府部门)的最优化决策行为，并且可以得出各方面都相互均衡、统一的数值模拟结果。和一般的经济模型相比，CGE模型可以在保持其他所有假设条件不变的情况下，模拟某些政策变化对经济各个方面的影响结果，并将政策变化后的经济结果与基准情景的结果相比较，从而进行比较静态的对比分析，还可以进一步分析政策影响的途径和机制，因而成为政策分析的有力工具(Shoven & Whalley，1984)。本研究的CGE模型以国务院发展研究中心长期开发维护的动态递推中国经济可计算一般均衡模型(DRC-CGE)为基础。该模型的最初开发始于1997年(翟凡等，1997)，后来不断完善并应用于中国加入WTO的影响、基础设施建设、节能减排、城镇化等多方面政策影响的研究(李善同等，2000；高颖等，2006；何建武等，2009；刘世锦等，2010)。 本文的CGE模型以2010年为基准年，采用根据2010年中国投入产出表为基础编制的中国社会核算矩阵(SAM，Social Accounting Matrix)作为基础数据，对2010-2025年的经济情况进行模拟分析。为反映国企改革的影响，本研究在基准CGE模型基础上(基准模型的具体方程见：许召元，2007)，做了以下三个方面的修改。 1.区分了国企和非国企，并反映了要素(资本和劳动)生产率的差别。 在CGE模型中，基于投入产出表所显示的各行业生产技术，建立了各行业的生产函数(组)。本模型进一步将各行业的企业细分为国企和非国企，并建立了各行业国企和非国企的生产函数(组)，这也是本研究模型与基准模型最主要的差别。 在本文的CGE模型中，各行业的生产函数采用分层嵌套的方法进行刻画。首先各行业的总产出由加总中间投入和增加值按照CES函数形式进行生产，即厂商的最优化决策问题(CMP)可表示为：
进一步，各行业的增加值可以根据资本、劳动和土地的投入按照CES技术生产得到。在模型中，国企和非国企的生产函数差别主要体现在增加值函数的参数上，增加值的生产函数如下：
上式中，KL表示资本和劳动形成的增加值，各行业国企和非国企生产函数的
和
都不相同。如果某行业国企的资本产出效率低于非国企，则国企的
值会小于非国企的
。在本文的CGE模型中，国企改革为非公控股的企业后，该企业的生产函数将在当年改变成同行业非国企的生产函数，这样如果该行业国企的
值较小，就会使该部分企业的产出由于
的增加而提高(
也会相应变化)。(11) 由于模型中同一种产品既有国企生产，又有非国企生产，因此需要考虑两种产品的替代问题。模型中，我们假设国企和非国企生产的产品是高度可替代但又不完全替代，即：
上式中
表示产品k的总量，
分别是国企和非国企产品的份额，σ=1/(1-ρ)是国企产品和非国企产品的替代弹性，对大部分行业，设定σ=6(12)，而对于同质化程度更高的行业，如电力、水设定为完全替代。 2.区分了各行业国企和非国企的全要素生产率数值，从而可以反映国企改革的溢出效应。 在生产函数(2)中，增加值的生产函数为CES形式，λ反映技术水平(TFP)，并且假设
，即本模型假设为希克斯中性的技术进步模式。本模型中各行业的国企和非国企都有分别设定的TFP增长速度，在没有国企改革的情况下，相同行业中国企和非国企的TFP增速相同，但在有国企改革的情况下，国企和非国企的TFP增速会按照表5中的数值进行外生增长，从而反映国企改革的溢出效应。 3.修改了新增资本的分配函数，从而反映动态资本配置效应。 根据第二部分的统计分析，国企的投资比重高于非国企，这一特征也在模型中得到了体现。本文模型中新增资本的分配，不是按照效率原则完全自由流动，而是不完全流动的(完全自由流动时各行业的资本回报率完全相同，不完全流动允许各行业资本回报率存在差异)，这具体表现为： 首先，各行业获得新增资本的数量由下面两式决定：
其中
表示行业i所获得新增资本的数量，
表示总体新增资本数量(等于当年新增投资)，
表示各行业的资本回报率，
表示各行业平均的资本回报率。
是反映新增资本在各行业之间流动性大小的弹性，当
越大，新增资本的流动性也就越大，
=∞时属于完全自由流动情况，这时各行业的
一定全部相等。在模型中，
=1.2，因此各行业允许有资本回报率的差别，即资本是不完全自由流动的。
是反映各行业获得新增资本份额的系数，这一系数与期初国企资本存量的比重有关，反映了现实中国企获得投资比例较高的特点。 其次，在国企改革的情况下，各行业国企和非国企的
是与改革路径相关的，例如对于国企来说：
上式中
表示上一期该行业国企的固定资本存量，θ表示改革速度，当每年10%的国企改革时，θ=0.1。通过式(3)可以反映国企改革提高资本配置效率的机制。例如考虑仅有一个行业的情况，该行业国企占行业产值比重为20%，但固定资本存量占40%，因此
=0.4，而在有10%国企改革的情况下，
=0.36，也就是说在产值比重下降2%的情况下，新增资本占比下降了4%，因此资本配置得到了改善。 四、国企改革对提振效果的数值模拟分析 (一)国企改革路径的设定 本研究中，我们主要根据国企改革改革速度的快慢，设定了以下3种不同力度的国企改革方案： 方案1：在2015年至2024年十年期间，每年5%的国企进行改革，即由国有全资或控股改为非公资本控股(以每年改革后剩余的国企存量为基数，只考虑非农产业的国企改革)。到第10年国有经济的产出规模在现有基础上合计下降43.1%(不考虑各年增长率，仅按静态计算)。 方案2：假设非农产业中每年有10%的国企进行改革，到第10年时国有经济产出规模累计下降68.6%。 方案3：假设非农产业中每年有20%的国企进行改革，到第10年时国有经济产出规模下降90.3%。 (二)主要模拟结果 根据模拟结果，在基准情景下(即不实行国企改革的情景)，中长期内中国经济增长速度呈逐步下行趋势，其中“十三五”期间平均增长速度约为6.8%左右，“十四五”期间约为5.9%。从人均GDP看，按2013年不变价美元计算，2020年将超过1万美元，2024年人均达1.31万美元，比2013年的6691美元增长近一倍。(13) 在国企改革第1种方案下，GDP增长速度平均每年提高0.33个百分点(0.57-0.07，见表6)。改革实施第一年，即2015年的GDP总量有望增加3138亿元左右，比基准情景的GDP高0.53%；到2024年GDP总量有望比基准情景多3.24万亿元，约占基准情景GDP的3.12%。
随着改革力度的加大，经济增长速度与基准情景相比提高更多。第2种方案下经济增长速度平均每年提高0.47个百分点，而第3种方案下经济增速平均每年提高0.50个百分点。改革第一阶段对提振经济增速的效果更为显著，例如在改革的前6年(2015-2020)，方案1下经济增长速度比基准情景平均每年提高0.45个百分点，方案2可提高0.73个百分点，而方案3可以提高0.93个百分点(表6)。
图1 国企改革不同方案对经济增速的影响 从人均GDP发展水平看，在第1种改革方案下，改革第一年人均GDP将比基准情景提高0.53%(图2)，到第5年可以提高2.54%，到第10年提高3.12%；而在第2种改革方案下，到2020年人均GDP可提高4.18%，2024年人均GDP可以提高4.45%；第3种改革方案下人均GDP开始提高最快，但到后期有所减缓，到2020年时可比基准情景提高5.34%，到2024年则比基准情景只提高近4.83%。
图2 国企改革对人均GDP的影响 在模拟结果中，第2种方案的最后一年和第3种方案的后4年，经济增速低于基准情景，这是由于工业化中后期经济增速有逐渐放缓的规律(14)不应理解为国企改革在多年以后会带来经济增速的损失。在国企改革的第2和第3种方案中，2020年前经济增长速度快，人均GDP水平显著高于基准情景(2020年人均GDP水平分别高于基准情景4.2%和5.3%)，因此增长速度本身有低于基准情景的趋势。这是由于随着时间推移、国企改革不断深入，模拟中国企的基数逐渐下降，改革的正向效应减弱，因此出现发展水平高于基准情景但增长速度较低的结果。
(三)国企改革的内部效应和外部效应分解 根据本文第二部分的分析，国企改革对经济增长的提振机制有四个方面，其中第1到第3条主要是直接提高改制国企的产出或增长，可看作是内部效应，而第4条国企改革对其他企业的影响，可看作是外部效应。这两种效应的大小和相对重要性在不同阶段有显著变化。表7对国企改革提振经济增速的总效应进行了分解(仅分解了方案2)。由分解结果可见，在2021年前，内部效应占主导地位，而到了后期外部效应占主导地位。例如，2016年内部效应(主要是要素重新配置的效应)约使经济增长速度提高了0.88个百分点，而外部效应则使经济增长速度提高0.38个百分点。到2024年，这两个效应分别使经济增速提高了0.12和0.24个百分点。之所以要素配置效应逐渐减弱，是因为随着国企改革持续进行，国有企业所占的比重在逐渐降低，资源进一步优化配置的空间和收益也越来越小。 五、结论和政策建议 2003年以来，在中国新一轮经济高速增长的时期，中国国有企业和非国有企业都有很快发展，特别是国企的生产效率提高显著。但国企仍然存在资本生产率低、占有资金的比重大、对其他企业的溢出效应低等问题，迫切需要进一步深化改革。 本文对国企的分布和比重进行了详细的考察，并基于微观和宏观数据对国企和非国企进行了多方面比较分析。根据这些比较，本文发现，国企改革可以从多个方面提振经济增速，即国企改革可以提高资本边际生产率，提高资本的动态配置效率，提高对其他企业的外部溢出效应。 通过建立一个反映中国经济实际情况的可计算一般均衡模型(DRC-CGE)，本文模拟了国企改革三种不同力度的方案对经济增速的提振效果。数值模拟结果发现，如果每年有5%的国企进行改革，并持续十年，则每年约可提高经济增速0.33个百分点，到2024年可使人均GDP提高3.12%左右。如果改革力度更大一些，每年有10%的国企进行改革，则可使经济增速平均每年提高0.47个百分点，到2024年人均GDP水平提高4.45%左右；如果每年有20%的国企进行改革，则可使经济增速平均每年提高0.50个百分点，到2024年人均GDP水平可提高约4.83%左右。另外，改革初期的经济提振效应最为显著，在2015-2020年间，三种改革路径下经济增长速度将分别提高0.45、0.73和0.93个百分点。 因此，在中国经济过去三十多年高速增长阶段已经结束、目前面临寻找和发掘经济增长内生动力的时候，以积极稳妥的步伐推进国企产权改革，对于成功跨越“中等收入陷阱”、打造中国经济的“升级版”，具有重要意义。 作者感谢课题组成员及匿名审稿人的讨论和修改意见。本文仅代表作者观点，文责自负。 ①本研究中的模型以我国最新的2010年投入产出表为基础，模型基准年为2010年，所以本部分主要报告2010年数据。 ②单位资产增加值和劳均增加值的比较，用国企生产率/非国企生产率计算。 ③信息传输计算机服务和软件业。 ④科学研究技术服务和地质勘查业。 ⑤对数据的进一步描述及处理情况参见许召元等(2014)。 ⑥略去了废弃资源综合利用业。 ⑦这里的十年追赶主要是基于数据长度，实际上国企改革的时间更长。 ⑧Brandt & Zhu(2010)的计算包括了服务业部门，该文的研究显示1978-2007年平均的国企TFP增长率显著小于非国企，但1998-2007年间国企的TFP增速略高。 ⑨有关本部分的数据来源、变量构建和经济含义，请参照许召元等人(2014)。表4中模型(1)和模型(2)的因变量分别是国有企业和非国有企业的TFP，自变量除了通常的影响因素，如研发投入比重、企业的市场份额等以外，加入了反映国企和非国企集聚的变量，例如表4中第一行的自变量表示与观测值相同县域内上游行业企业数量(仅国企)和相同县域内上游行业企业数量(仅非国企)，而第3和第4个变量分别表示与观测值相同县域内上游行业企业的平均产出(国企和非国企)。 ⑩(0.012+0.169)×0.29+(0.044+0.1+0.026+0.003)×1.30=0.28。 (11)具体各行业的α[，L]和α[，K]的参数根据实际资本和劳动数据进行校准得到(Calibration)。 (12)根据国务院发展研究中心对CGE模型中参数的研究并参考其他模型的经验设定，CGE模型中商品替代弹性的数值一般在0—6之间，两种商品之间的替代弹性越小，说明可替代性越小，而数值越大，说明商品之间的相似度(可替代性)越高。对完全同质的商品，替代弹性一般设为无穷大。 (13)以2013年不变价计算，且未考虑人民币升值的影响。 (14)经济发展到一定阶段，特别是进入工业化后期阶段后，随着发展水平提高，经济增长速度有下降的趋势，例如日本、韩国、我国台湾等追赶型经济体都经过了追赶过程中的高速增长和后来的经济增长速度降低现象。 (15)本表的参照情景设计使用了比较静态分析的方法。因此，方案2的参照情景不同于表6中的基准情景，方案2_参照情景与方案2_10%情景相比，在比较年之前两种情景的经济基础(包括各行业的资源配置和产出，以及GDP总量等所有经济指标)是完全相同的，仅在比较年份有是否有10%的国企继续改革这一差别。
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国有企业改革对经济增长率的促进作用研究_生产率论文
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